用TensorFlow 进一步理解神经网络输入层、输出神经个数度确定的方法。 (2) 构建手写识别两层神经网络(第一隐藏层 64 个神经元，第二隐藏层 32 个神经元)。 (3) 将两层神经网络用如下 Keras序列模型六步法进行实现。 a.创建一个 Sequential 模型； b.通过“add()”方法在模型中添加 2 层神经网络，完成模型构建； c.编译模型，通过“compile()”定义模型的训练模式； d.训练模型，通过“fit()”方法进行训练模型； e.评估模型，通过“evaluate()”进行模型评估； f.应用模型，通过“predict()”进行模型预测 (4) 尝试修改超参数进行实验。

1. 神经网络输入层、输出神经元个数的确定方法：

输入层神经元个数一般由输入数据的维度决定，例如图像数据的输入层神经元个数就是图像的像素个数。输出层神经元个数一般由分类或回归问题的类别数决定，例如二分类问题的输出层神经元个数为1，多分类问题的输出层神经元个数为类别数。

2. 构建手写识别两层神经网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载手写数字数据集MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 构建神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.1)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 应用模型，进行预测
predictions = model.predict(x_test)

3. Keras序列模型六步法：

a. 创建一个 Sequential 模型

model = keras.Sequential()

b. 通过“add()”方法在模型中添加 2 层神经网络，完成模型构建

model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

c. 编译模型，通过“compile()”定义模型的训练模式

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

d. 训练模型，通过“fit()”方法进行训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.1)

e. 评估模型，通过“evaluate()”进行模型评估

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

f. 应用模型，通过“predict()”进行模型预测

predictions = model.predict(x_test)

4. 修改超参数进行实验：

可以尝试修改以下超参数：

- 隐藏层神经元个数
- 激活函数类型
- 优化器类型
- 学习率
- 批次大小
- 训练轮数

通过修改超参数，可以观察模型的性能变化，并选择最优的超参数组合。